出版社内容情報
読者対象：ビジネス側から機械学習の仕組みを知りたい人。Excelの関数や数値は追える人。 エンジニアだが本格的な数式には抵抗がある人。機械学習の具体的なイメージを得たい人。
内容説明
本書では、難しい数式をできるだけ避け、Ｅｘｃｅｌを通じて機械学習アルゴリズムの動きを理解できるようにしました。第１部では、機械学習の基礎や全体像、ビジネスへの活用を説明します。第２部では、それぞれの機械学習アルゴリズムについて解説します。Ｅｘｃｅｌへの展開も紹介しながら、線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリングなどの仕組みを具体的に理解できるようにしていきます。アルゴリズムのメリット／デメリット、向き／不向きがわかれば、ビジネスへの応用も見えてくるでしょう。機械学習を理解していく最初の一歩として本書をご活用ください。
目次
第１部 ビジネス活用への第一歩（機械学習のイメージをつかむための基本と道具；機械学習のビジネス活用事例を知ろう）
第２部 Ｅｘｃｅｌでアルゴリズムの仕組みをとらえよう（価格や売上を予測するアルゴリズム“線形回帰モデル”；ＹｅｓかＮｏか―２値を予測しよう“ロジスティック回帰モデル”；グループに分けてとらえよう“クラスタリング”；余分な情報を削ぎ落とそう“次元削減”；予測ルールを自動生成しよう“決定木”；高度な機械学習アルゴリズムを理解しよう）
